ПочатиПочніть безкоштовно

T-тест для різниці середніх

Ви — дата-сайентїст в e-commerce компанії. Ваше завдання — допомогти платіжній команді обрати дизайн сторінки оформлення замовлення, який приводить до вищої вартості замовлення та швидших рішень про покупку.

Після оцінки потрібного розміру вибірки та проходження всіх перевірок коректності ви проаналізуєте різницю середніх значень order_value і time_on_page між варіантами checkout_page, щоб вирішити, який дизайн працює найкраще.

Датафрейм checkout доступний, а бібліотеки pingouin, pandas і numpy вже імпортовано для вас.

Значення NaN у order_value можуть означати користувачів, які не завершили покупку. Ви проаналізуєте середню вартість замовлення лише серед завершених покупок (повні дані).

Ця вправа є частиною курсу

A/B Testing на Python

Переглянути курс

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Calculate the mean order values and run a t-test between variants A and B
print(checkout.____('checkout_page')['____'].____())

ttest = ____.____(x=checkout[checkout['checkout_page']=='____']['____'], 
                       y=checkout[checkout['checkout_page']=='____']['____'],
                       paired=____,
                       alternative="____")
print(ttest)
Редагувати та запускати код